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Santosh Patil

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골드 리그

5323포인트
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 3월 23, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리 Earned 3월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기 Earned 3월 22, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 3월 20, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 3월 20, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 3월 20, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 3월 20, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 3월 20, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 20, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 12월 23, 2025 EST
생성형 AI 소개 Earned 12월 14, 2025 EST

이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.

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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요? 이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

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이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다. 강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.

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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.

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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.

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